监督学习 - 梯度提升机（Gradient Boosting Machines，GBM）

本文主要是介绍监督学习 - 梯度提升机（Gradient Boosting Machines，GBM），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

什么是机器学习

梯度提升机（Gradient Boosting Machines，GBM）是一种集成学习方法，通过将多个弱学习器（通常是决策树）组合成一个强学习器来提高模型的性能。GBM的训练过程是通过迭代，每一步都根据前一步的模型误差来训练一个新的弱学习器，然后将其加到整体模型中。

以下是梯度提升机的基本原理和使用方法：

基本原理

弱学习器： GBM通常使用决策树作为基本的弱学习器，每个决策树负责对前一步模型的残差进行拟合。
梯度提升：训练过程通过梯度下降进行，每一步都试图最小化损失函数的梯度。新模型的训练目标是拟合前一步模型的负梯度。
正则化：为了防止过拟合，通常对每个弱学习器进行正则化，限制树的深度或节点的最小样本数。
集成：最终的预测是所有弱学习器的加权和，权重是通过梯度提升过程中学到的。

使用方法

GBM的使用步骤通常包括以下几个阶段：

数据准备：收集并准备好带标签的训练数据集。
选择基础学习器：选择基础学习器，通常是决策树。
选择损失函数：选择适当的损失函数，不同问题可能需要不同的损失函数。
选择正则化参数：设置正则化参数，以控制弱学习器的复杂度。
选择学习率：设置学习率，控制每一步迭代中新模型的权重。
训练模型：通过迭代训练弱学习器，根据梯度下降逐步提升模型。
预测：使用训练好的模型进行新数据的预测。

代码示例（使用Python和`scikit-learn`）

以下是一个简单的梯度提升机分类的示例：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 创建梯度提升机模型
model = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=3, random_state=42)# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)# 预测
y_pred = model.predict(X_test)# 评估模型性能
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
report = classification_report(y_test, y_pred)print(f'Accuracy: {accuracy}')
print(f'Classification Report:\n{report}')